做錯事,來綠化
做錯事,來綠化
2007.09.01 |

前幾天我跟幾個倫敦的朋友聚會,大家談著談著話題就轉到了全球暖化,以及人類到底有沒有採取真正能舒緩暖化的行動。其中一位訪客︱︱家具設計師艾沙哈(Sameh El-Shahat)不停奚落那些讓人們可以透過贊助環保行動來降低自身碳排放量的計畫。「有人真的去檢查這些計畫有沒有落實嗎?」他問道,還有這些計畫對減緩全球暖化是否有幫助。

但接著他突發奇想:如果人們真的有心替造林行動和環保能源募款,何不乾脆讓這些捐款不但抵免你的碳排放量,並且還能直接幫你贖罪呢?於是我們大家開始繞著這個主意打轉:想像一下,透過捐款就能讓之前觸犯的十誡(Ten Commandment)都獲得救贖。

嘿,我可是認真的。如果現在有個網站,我會叫他綠色西奈(GreenSinai.com,編按:西奈山是上帝授予摩西十誡之處),在你每次觸犯十誡或著正打算要觸犯但又不想要背負罪惡感時,只要上網購買碳排放額度(carbon credits),就能抵銷你的罪。

現在英國保守黨的口號是「去投藍,來綠化」(Vote Blue, Go Green)。而綠色西奈的口號可以是「做錯事,來綠化」(Live Bad, Go Green),這應該會是一個不小的財源。

實際執行情況如下:某天你正在自家後院除草,看到了鄰居的老婆,一時不察而心生邪念,這種事難免發生——也因此違背了十誡之一的「勿願人妻」(thou shalt not covet the neighbor's wife)。別緊張,只要上綠色西奈捐款、認養亞馬遜雨林植樹一百株,或是贊助印度的牛糞沼氣收集計畫,一眨眼你又重獲清白之身。當然,認養額度是彈性調整的。褻瀆上帝之名或崇拜其他偶像等,也許只需要幫某個中國小農村買幾台太陽能熱水器,但是在法庭上做偽證或偷竊,則必須要花錢在路易斯安納州蓋一座生質石油廠。

至於通姦罪,我想這應該是網站的最大收入來源了。個人的看法是,如果我們訂定一套辦法,讓犯下通姦罪的人花錢贊助阻止熱帶雨林濫伐、或是在印度與中國建設大型太陽能及風力發電系統,那麼在西元二○二○年,人類應該可以實現零碳排放量的目標。

好吧,回到嚴肅的話題。之所以提到碳排放量這個議題,是因為它象徵人類在對抗氣候變異時的一個大問題:每個人都希望全球暖化好轉,卻不願做出任何犧牲。持平而論,我認為碳補償計畫(carbon-offsetting)是好事,我們家本身就有購買補償額,因為前者至少可以讓許多無法獲得市場資金的綠色科技得到金援,並進而加快我們發展新能源科技的腳步。但是它的危險之處,也正如哈佛大學著名政治哲學家桑德(Michael Sandel)所說:「這套碳補償辦法到最後,至少對某些人而言,已變成毋需受苦的便宜行事,讓我們不用從根本來改變自己的生活習慣與態度,而後者其實才是解決氣候問題所需要的。」

「如果有人開台悍馬(Hummer),然後上網購買碳補償額度來減輕罪惡感,當然是好過開台悍馬然後什麼都不做,」《反對完美:基因工程時代的倫理學》(The Case Against Perfection: Ethics in the Age of Genetic Engineering)的作者桑德補充道。「但是更好的作法,其實是換開一台油電混合車(hybrid)。因此,碳補償計畫最危險之處,就是讓開悍馬車似乎反倒變成值得尊重,而非不負責任的行為,並且更讓美國與新穎嚴格的能源政策漸行漸遠。」

人們總是把現下對於氣候變化的各種討論,當成一種「綠色革命」,但「革命」一詞其實意指與過去所有習慣、態度、政策等徹底決裂。然而當提議徵收碳排放稅或調高燃料稅,這些能真正贊助綠色科技,並且徹底改變人們生活習慣,進而改善全球暖化的方案時,國會的第一個反應是?「省省吧,絕不能提到稅這個字! 」

真的有那種不用做出任何犧牲,然後人人都是贏家的革命嗎?天下沒有白吃的午餐!艾莉森(Katherine Ellison)曾經針對這個議題幫沙龍網站(Salon.com)寫了一篇很棒的文章,其中她引述了史丹佛大學氣象學家施耐德(Stephen Schneider)的話:「志願主義(volunteerism)是行不通的,效果就像叫人們在公路上自行限速一般。沒有警察、法官:車禍連連;沒有規範、罰則:溫室氣體。如果沒有相關政策,我們將持續排放兩倍甚至三倍的二氧化碳到大氣中。我不認為碳補償制度是背道而行,但是如果這就是全部,那我們將註定失敗。」

五角大廈有個說法:「沒有投入資源的願景,不過都是幻想。」依照我們付出的程度看來,這場「綠色革命」至今還是幻想。(翻譯∥陳松筠)

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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